ゾウは陸生生物の中で最大の種です。 ゾウは草食動物で、毎日 100 ～ 200 キログラムの食物と約 230 リットルの水を必要とします。 行動範囲は、最大 11,000 平方キロメートルにまで広がる可能性があります。 食料と水源を見つける能力は、何世代にもわたって学んだ伝統的な知識から習得されます。 群れで年長のゾウが死んでしまうと、生き残るために重要なこの知識は失われます。
ゾウは、多くの理由で絶滅の危機にさらされています。 ゾウは、密猟者によって牙目的で殺されたり、社会的地位とサーカスのために捕獲され飼いならされたりします。 地球温暖化、降雨パターン、森林伐採、採鉱などの環境変化によって、生息地が劣化し、ゾウは食料と水を求めて別の場所に移動することを余儀なくされます。 そのため、ゾウが人間の居住地や農地に移動して、人間と鉢合わせる可能性があります。 また、電気柵や罠にかかる可能性もあります。
生き物を脅かす事件を回避して保護するため、ゾウとその動きを監視することは非常に重要です。 航空画像を使用すると、ゾウの自然生息地に人間が介入したり邪魔したりする必要がないため、ゾウを容易に監視できます。 航空写真を使用したゾウの検出は、広大なエリアで実行するとさらに効率的です。 このディープ ラーニング モデルは、高解像度の航空写真からのゾウの検出作業の自動化に役立ちます。
ライセンス要件
このワークフローを完了する場合のライセンス要件は次のとおりです。
- ArcGIS Desktop - ArcGIS Pro の ArcGIS Image Analyst エクステンション
- ArcGIS Enterprise—ArcGIS Image Server
- ArcGIS Online—ArcGIS Image for ArcGIS Online
モデルの詳細
このモデルには以下の特性があります。
- 入力 - 高解像度 (3 ～ 13 センチメートル) の個別の航空写真またはオルソモザイク。
- 出力 - 検出されたゾウを含むフィーチャクラス。
- 計算 - このワークフローは計算負荷が高いため、CUDA の最小計算能力が 6.0 の GPU が推奨されます。
- 適用できる地域 - このモデルは、南アフリカの森林 (南アフリカ、ボツワナ、ナミビア) または類似の地域の航空写真で適切に機能します。
- アーキテクチャ - このモデルは、ArcGIS API for Python に実装された FasterRCNN モデル アーキテクチャを使用します。
- 精度メトリクス - このモデルのゾウの平均精度スコアは 0.857 です。
モデルへのアクセスとダウンロード
Elephant Detection 事前トレーニング済みモデルを ArcGIS Living Atlas of the World からダウンロードします。 または、[ディープ ラーニングを使用したオブジェクトの検出 (Detect Objects Using Deep Learning)] ツールを使用して ArcGIS Pro から直接モデルにアクセスするか、ArcGIS Image for ArcGIS Online でモデルを使用します。
- ArcGIS Living Atlas of the World を参照します。
- 自分の ArcGIS Online アカウントの認証情報を使用してサイン インします。
- 「Elephant Detection」を検索して、検索結果からアイテム ページを開きます。
- [ダウンロード] ボタンをクリックして、モデルをダウンロードします。
ダウンロードした .dlpk ファイルを ArcGIS Pro で直接使用することも、ArcGIS Enterprise にアップロードして使用することもできます。 さらに、必要に応じて事前トレーニング済みモデルを微調整できます。
リリース ノート
以下はリリースノートです。
| Date | 説明 |
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| 2022 年 5 月 |
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